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· 2024年11月7日

is there a script for integrating veeam backup and Cache database?

#バックアップ #Caché

Customer is trying to use Veeam as backup of Cache database and we need a script to freeze (quiesce) the database for a clean snapshot. i am looking if there is a script already done.

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· 2024年11月7日

What is the quickest way to get back into iris lite terminal after a 'halt'?

#InterSystems IRIS for Health

I hit halt in Iris lite terminal within VS Code and was exited out to PS prompt.  I was just curious what the best way / recommended way to get back into an InterSystems lite terminal would be?  Perhaps it is just to start a new InterSystems lite terminal from a the options listed previously in this post https://community.intersystems.com/post/how-run-objectscript-commands-vs....  I was just curious if there was a way to kick it off again from the PS prompt?

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· 2024年11月7日

Existing protections against XSS attacks on CSP pages ?

#CSP #重要な質問 #セキュリティ #InterSystems IRIS

Is there any mechanism already implemented in IRIS to prevent XSS exploits ? 

This case happen when user input html/javascript content into fields and submit the page. If saved content is rendered as is, it's going to be executed by anyone visiting the page.

What I am looking for : 

  • Built-in protection mechanisms that can be enabled globally (eg: per web application) or per CSP page. Something similar to a web application firewall.
  • Functions to call manually that can detect such content in fields or sanitize them (remove unwanted content). I could implement such functions myself but don't want to re-invent the wheel or to take the risk to be not covering all the cases.
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· 2024年11月7日

IRIS Docker template not copying files

#Docker #InterSystems IRIS

Using the Basic template for InterSystems IRIS development environment with Docker: github

If I use the Dockerfile_mini file and COPY a backup, the file shows up.

COPY ./20241104_1448.cbk /home/irisowner/dev 

ARG IMAGE=intersystemsdc/iris-community
FROM $IMAGE

WORKDIR /home/irisowner/dev
COPY ./20241104_1448.cbk /home/irisowner/dev
...

However if I use the Dockerfile with the additional features, the file is copied (via logs) but not on the container filesystem.

Is this a bug?

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· 2024年11月7日 8m read

Flexible Python Runtime para IRIS en Windows Server

#ヒントとコツ #Python #InterSystems IRIS #InterSystems IRIS for Health

Escribo esto para compartir algo que me pasó anoche: ¡¡¡IRIS 2024.3 ya no viene con Python por defecto!!!

¡Eso significa que hay que instalarlo uno mismo como usuario! 😅 La ventaja es que puedo elegir mi versión de Python 😁🤭💃 Pero el problema es que, al principio... no sabía qué hacer 😥. Al revisar la comunidad (me gusta mucho más que la documentación oficial, lo siento equipo de documentación de InterSystems 😓), encontré el siguiente enlace:

https://docs.intersystems.com/iris20242/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?...

¡Hola, equipo de documentación de InterSystems, buen trabajo! ¡Me encantan los ejemplos! 😊

¡Vamos juntos!

1. Descargad Python de https://www.python.org/downloads/

OK, vamos a probar Python 3.12

2. Ejecutad el instalador de Python.

3. Haced clic en Personalizar instalación.

4. Haced clic en Siguiente hasta llegar a la pantalla de Opciones avanzadas.

5. Seleccionad la opción Instalar Python para todos los usuarios (debe poder utilizarlo también el usuario que ejecuta los procesos de IRIS)

Debo decir que este paso es muy importante 😱, porque no lo marqué en mi primera instalación y parece que causó que el Python integrado no funcionara 🤐

6. Haced clic en Instalar.

Ok... parece que eso es todo para la parte de instalación de Python 😁 Vamos a revisar la ruta para ver qué se ha instalado 😀

 

 

 

Ok, vamos a pasar al Portal de Gestión del lado de IRIS 😉

7. En el Portal de Gestión de InterSystems IRIS, id a Administración del sistema > Configuración > Configuraciones adicionales > Memoria avanzada.

8. En la página de Configuraciones de memoria avanzada, en la fila de PythonRuntimeLibrary, haced clic en Editar.

9. Introducid **C:\Program Files\Python312\python3.dll**.

«¡¡¡No escribáis la ruta entre comillas!!! ¡¡¡No escribáis la ruta entre comillas!!! ¡¡¡No escribáis la ruta entre comillas!!! », Esto es lo que encontré como error cuando seguí el "Ejemplo en Windows" y puse comillas dobles alrededor de la ruta... 😭😭😭. ¡Las instrucciones son muy confusas! 😭😭😭

10. Haced click en guardar.

11. En la página de Configuraciones de memoria avanzada, en la fila de PythonRuntimeLibraryVersion, haced clic en Editar.

12. Introducid 3.12.

13. Haced click en guardar.

 

Parece que la configuración está lista 😀 ¡Pasemos al terminal para la verificación final! 😊

14. Desde el Terminal, lanzad Python integrado y verificad que `sys.path` ahora incluya los directorios de paquetes de Python 3.11.

do ##class(%SYS.Python).Shell()

import sys
sys.path

quit()

 

15. Desde el Terminal, utilizad el método GetPythonInfo() de la clase %SYS.Python para ver la información de la versión de Python.

do ##class(%SYS.Python).GetPythonInfo(.info)

 

zw info

 

¡Se ve bien! 😀 Vamos a probar mi código.

He escrito una clase de utilidad para generar datos de prueba en JSON, ¡parece estúpido! 🤦‍♀️ Pero por favor, perdonadme, ¡todavía soy principiante en Python! 🤐

En mi clase, intento mezclar el uso entre scripts de objetos y Python 😁😁

¡Vamos, práctica, práctica y más práctica! 😆

Class Demo.utli.datagen Extends %RegisteredObject
{

ClassMethod obsGen() As %String [ Language = python ]
{
	#w ##class(Demo.utli.datagen).obsGen()
	import json
	#C:\InterSystems\IRISHealth\bin> .\irispip.exe install --target C:\InterSystems\IRISHealth\mgr\python\ iris
	#python -m pip install --target C:\InterSystems\IRISHealth\mgr\python\ iris
	import iris
	
	#Blood pressure: between 90/60 mmHg and 120/80 mmHg
	#Breathing: 12 to 18 breaths per minute
	#Pulse: 60 to 100 beats per minute
	#Temperature: 97.8°F to 99.1°F (36.5°C to 37.3°C); average 98.6°F (37°C)
	##gen bpsys 
	ranvalue=iris.cls("Demo.utli.datagen").resultValueGen("80-120")
	#print(ranvalue)
	ranvaluelist=ranvalue.split(',')
	bpsys=ranvaluelist[0]
	
	##gen bpdia 
	ranvalue=iris.cls("Demo.utli.datagen").resultValueGen("60-90")
	#print(ranvalue)
	ranvaluelist=ranvalue.split(',')
	bpdia=ranvaluelist[0]
	
	
	obs={'bpsys':bpsys,'bpdia':bpdia}
	#print(obs)
	
	return json.dumps(obs)
}

ClassMethod forTest() As %String [ Language = objectscript ]
{
	//w ##class(Demo.utli.datagen).forTest()
	set a={}.%FromJSON(..obsGen()) //from json tn dynamic object
	w a,!
	w "bpsys is "_a.bpsys_", bpdia is "_a.bpdia,!  // write the individual data
	set b=a.%ToJSON()	//from dynamic object to json
	w b,!
	
	// loop through the array using an iterator
	set iter = a.%GetIterator()
	while iter.%GetNext(.key , .value ) 
	{
		write !, ?5, "Key: ", key, ", Value: ", value, " type: ", a.%GetTypeOf(key)_" with value "_a.%Get(key)
	}
	w !
	return 1
}

ClassMethod labresultGen1() As %String [ Language = python ]
{
	#w ##class(Demo.utli.datagen).labresultGen1()
	import json
	import datetime
	#python -m pip install --target C:\InterSystems\IRISHealth\mgr\python\ iris
	import iris
	
	# init result
	initstr='{"labresults": [{"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "1", "ItemCode": "6690-2", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Wbc", "ItemStatus": "F", "Value": "7.0", "Unit": "/nl", "RefRange": "3.8-11.0", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.552090", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.552090"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "2", "ItemCode": "770-8", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Neutros", "ItemStatus": "F", "Value": "68", "Unit": "%", "RefRange": "40-82", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.552090", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.552090"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "3", "ItemCode": "736-9", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Lymphs", "ItemStatus": "F", "Value": "20", "Unit": "%", "RefRange": "11-47", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.552090", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.552090"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "4", "ItemCode": "5905-5", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Monos", "ItemStatus": "F", "Value": "16", "Unit": "%", "RefRange": "4-15", "Abnormal": "H", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.552090", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.552090"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "5", "ItemCode": "713-8", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Eos", "ItemStatus": "F", "Value": "3", "Unit": "%", "RefRange": "0-8", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553096", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553096"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "6", "ItemCode": "706-2", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Baso", "ItemStatus": "F", "Value": "0", "Unit": "%", "RefRange": "0-1", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553160", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553160"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "7", "ItemCode": "38518-7", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Imm Gran", "ItemStatus": "F", "Value": "0", "Unit": "%", "RefRange": "0-2", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553160", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553160"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "8", "ItemCode": "789-8", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Rbc", "ItemStatus": "F", "Value": "4.02", "Unit": "/pl", "RefRange": "4.07-4.92", "Abnormal": "L", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "9", "ItemCode": "718-7", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Hgb", "ItemStatus": "F", "Value": "13.7", "Unit": "g/dl", "RefRange": "12.0-14.1", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "10", "ItemCode": "4544-3", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Hct", "ItemStatus": "F", "Value": "40", "Unit": "%", "RefRange": "34-43", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "11", "ItemCode": "787-2", "ItemCodeSystem": "LN", "ItemDesc": "Mcv", "ItemStatus": "F", "Value": "80", "Unit": "fl", "RefRange": "77-98", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "12", "ItemCode": "mch", "ItemDesc": "Mch", "ItemStatus": "F", "Value": "30", "Unit": "pg", "RefRange": "27-35", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "13", "ItemCode": "mchc", "ItemDesc": "Mchc", "ItemStatus": "F", "Value": "32", "Unit": "g/dl", "RefRange": "32-35", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}, {"LabOrderNumber": "Lab24100001", "ItemNumber": "14", "ItemCode": "plt", "ItemDesc": "Platelets", "ItemStatus": "F", "Value": "221", "Unit": "/nl", "RefRange": "140-400", "InputBy": "12", "InputOrg": "lab", "InputDateTime": "2024-10-21 16:49:01.553296", "UpdatedAt": "2024-10-21 16:49:01.553296"}]}'
	#print(initstr)
	
	# convert to dict
	initstrdic=json.loads(initstr)
	#print(initstrdic)
	
	# loop through the reslut
	labresults=initstrdic["labresults"]
	for result in labresults:
		# update the result
		x=datetime.datetime.now()
		result.update({"InputDateTime":x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")})
		result.update({"UpdatedAt":x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")})
		#print(result["RefRange"])
		ranvalue=iris.cls("Demo.utli.datagen").resultValueGen(result["RefRange"])
		#print(ranvalue)
		ranvaluelist=ranvalue.split(',')
		result.update({"Value":ranvaluelist[0]})
		result.update({"Abnormal":ranvaluelist[1]})
		#print(result)
	
	#print(labresults)
	# put the lab result list into dict
	labresultsdict={"labresults":labresults}
	return json.dumps(labresultsdict)
}

ClassMethod resultValueGen(range = "0-1") As %String [ Language = python ]
{
	import random
	#w ##class(Demo.utli.datagen).resultValueGen()
	# expecting the range is numeric which look like "3-17" with a dash seperator
	list1=range.split('-')
	lowerbound=int(float(list1[0]))
	uppderbound=int(float(list1[1]))
	#print(lowerbound)
	#print(uppderbound)
	if uppderbound==1:
		ranvalue=random.randrange(0, 2)
	else:
		a=lowerbound-2
		if a<0:
			a=0
		b=uppderbound+2
		ranvalue=random.randrange(a, b)
	rtstr=str(ranvalue)+','
	if ranvalue<lowerbound:
		rtstr=str(ranvalue)+',L'
	if ranvalue>uppderbound:
		rtstr=str(ranvalue)+',H'	
	return rtstr
}

}

 

OK vamos a probar en el terminal

 

Primero, cambio a mi espacio de nombres.

 

En segundo lugar, ejecuto el código:

 

Tiene buena pinta 😉, vamos a probar otra pieza

 

😁 no está mal, vamos a probar la última pieza.

 

Parece que funciona 😊

 

Gracias por leerlo 😚

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